云巨头资本开支增速放缓，AI硬件投资逻辑生变

根据广发证券（香港）发布的最新行业分析，美国前五大云服务提供商（CSP）的资本开支预计在未来几年仍将保持扩张态势。报告预测，到2027年，相关支出将达到1.19万亿美元，并在随后两年分别攀升至1.428万亿和1.642万亿美元。然而，一个关键趋势值得注意：增长率将从2027年的45%高位，逐步回落至2028年的20%和2029年的15%。这表明，尽管投资总额仍在增加，但增长动能正在边际递减。

算力核心赛道：GPU、CPU与光模块的确定性机会

报告明确指出，在整体AI投资浪潮中，某些细分领域展现出更强的结构性和确定性。分析师对GPU（图形处理器）、CPU（中央处理器）以及光模块（用于数据中心高速光通信）的前景持积极看法。这些组件是构建AI算力基础设施的基石，其需求直接与云服务商的服务器部署和网络升级计划挂钩。即便整体资本开支增速放缓，对这些核心硬件的投资优先级依然可能保持高位。

存储芯片：繁荣背后的隐忧

与算力硬件的乐观形成对比的是，报告对存储芯片领域表达了更为审慎的态度。这种谨慎源于产业层面出现的新动向。研报指出，以英伟达为代表的AI平台正在积极推行降低成本策略，其中一项关键措施就是下调高性能内存（如HBM）的规格。

  • 规格下调实例：例如，下一代AI平台中的HBM堆叠层数计划从12层降至8层。
  • 行业跟随：这一趋势并非孤例，包括Meta、谷歌在内的科技巨头在其定制化芯片设计中也纷纷转向采用8层堆叠方案。

这一系列动作意味着，单位AI系统对高端存储芯片的消耗量可能低于此前市场的乐观预期，从而给存储芯片，特别是高端HBM的需求增长带来不确定性。

投资启示：聚焦价值，警惕分化

综合来看，这份报告描绘了一幅AI投资进入新阶段的图景。云服务商的支出从“高速扩张”转向“有质量的增长”，这必然导致上游供应链受益程度出现分化。投资者可能需要将目光更多地聚焦于算力链条中不可或缺的“硬核”部件，如GPU、CPU和光模块。而对于存储芯片板块，则需要更细致地甄别技术路径和客户结构，警惕因产品规格变化和平台厂商成本控制所带来的需求波动风险。